机器人性能测量与分析的集成框架:基于软件的计量数据处理方法

《Metrology》:Integrated Framework for Robotic Performance Measurement and Analysis: A Software-Based Approach to Metrological Data Processing

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年07月05日 来源:Metrology 2.1

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在需要高精度的任务中,工业机器人和协作机器人的应用对它们的性能评估提出了更高要求。在实际应用中,通常会依据ISO 9283标准,通过反复测量并比较指令位置与实际测量位置,来评估定位精度、重复性和稳定性等参数。本文介绍了一种为此目的而开发的测量分析系统。该系统将选定的测量硬件与软件解决方案相结合,涵盖了从数据采集到结果评估的整个工作流程。后台采用基于Python的程序来处理与测量设备的通信、数据加工及存储,而基于网页的界面则可用于系统控制、实时监控以及结果可视化。这种组件分离的设计使得即使用户界面出现故障,系统依然能够保持稳定。测量数据通过基于多次测量的统计方法进行评估,结果以数值和图形形式呈现。这种方法简化了结果解读,同时也减少了对外部工具的需求。所提出的解决方案为在实验室及工业环境中评估机器人性能提供了一个实用且可扩展的框架。根据获取的数据,可以从姿态精度和姿态重复性两个方面对机器人性能进行评价。此外,还可以长期监测和评估机器人参数,从而将该解决方案用于预测性维护。本文主要关注姿态精度的验证,因为这是机器人用户的要求,他们规定至少需要进行30次测量,允许的最大偏差为±0.01毫米。对于姿态重复性和姿态特性漂移而言,从测量数据中计算出的数值不得超过±0.02毫米,这一数值是由机器人制造商规定的。
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